データ分析という高成長分野での新しいキャリアに必要な力をつけることができます。経験や学位は必要ありません。Google 考案の専門的なトレーニングを受けることができます。データ分析とは、結論を導き出し、予測を立て、情報に基づいた意思決定を行うためにデータを収集、変換、整理することです。8 つのコースで、エントリーレベルの職につくための需要の高いスキルを身に付けます。実際にデータ分析の基礎から自身のキャリアを始めた Google の社員から学ぶことができます。週 10 時間以下の学習で、6ヶ月以内に修了が可能。ジュニアまたはアソシエイトデータアナリスト、データベース管理者などの職を得るための準備ができます。米国の Google 認定資格取得者の 75% が、認定資格修了後 6 か月以内にキャリアが向上したと報告しています* Google の全キャリア認定資格については、こちらをご覧ください。¹Burning Glass: レイバーインサイト（過去 12 カ月：2020 年 2 月 1 日～2021 年 1 月 31 日）*プログラム卒業生のアンケート回答：米国 2021 年
YT
今まで触れたことのない分析という分野の事に携わるためのきっかけとして、このコースを受講できたことをうれしく思います。まだ触れただけという程度の体になじみのない道具のようなものを持っているだけのような状態なので、これからその道具をうまく使いこなすことのできるように研鑽していきたいと思います。
TS
だんだん本格的な内容になってきました。しかしいきなり難易度が上がるわけではなく、ちょうどよいレベル感を保ちながらなのでとてもやりやすかったです。
YY
取得データの質の評価（特にバイアスを取り除くポイント）、データ整理する規則性＆ガイドライン、データをSQLで処理する際の注意ポイントなど、頭でなんとなく分かっていたものの、このカリキュラムでうまく言語化されていて学習に役立った。今まで見落としていた内容を身に着けることができたのも大きなプラスである。
KA
データをクリーンにすることは、おそらく全ての業務に通じることだと思います。 正しいデータを使っていなければ、正しいデータ主導の意思決定はできません。 また変更ログの付け方など、今日リモートワークで必要とされる知識が沢山含まれていました。大変実践的で役に立ちました。
OS
Tableau が使えて良かったです。 また、プレゼンテーションの色々なノウハウも学ぶ事ができました。実践が少し物足りなかったです。
KA
Rはこれまで馴染みのない言語でしたが、使用してみて研究機関で多く使われている理由に納得しました。経過の確認と再現性においてはエクセルやSQLを使うより効率的で利に適っていると思います。
OS
長いプログラムでしたが、その分いろいろ初めてのことを経験し、多くのことを学びました。 あの Kaggle に自分のポートフォリオを作り、自分で取り組んだケーススタディを公開することになるとは、考えてもみなかったことです。
MU
素晴らしい内容でした．再生について，改善してほしいところがあります．iPad mini で再生するときにも，字幕が「英語 + 日本語」で表示されるようにしてほしいです．
KA
以前勤めていた外資系の会社でやれなかったのが、このデータ可視化だったので、改めて学習してよかったと思う。なぜ自分のプレゼンでは駄目なのか、猛省することばかりで今後の仕事でも十分生かせる内容だった。
OS
R 言語、RStudio、R Markdown Notebook を使った本格的なデータ分析のコースで、とてもやり応えのある内容でした。
YF
コース１から８まで完走できました。教材が良かったので楽しく続けることができました。特に良かったのは、次の点です。・データ分析のプロセスを体系的に学ぶことができました。・新しい技術スキル（Tableau、R）を身につけました。・BigQueryやKaggleに面白いデータが公開されていることを知りました。
HM
初歩の初歩をじっくり学ぶことができた。最終の問題は、問題の答えが次の問題に含まれていたりしたため改善したほうが良いのではないかと感じた。
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データアナリティクスについて、広く網羅的にまとめられており、初学者もイメージしやすい内容となっている。データのバイアスについての言及などデータアナリストの倫理についても触れられている。
ベリーイージー。未経験＆予備知識なしでもすらすら進められました。予定されているスケジュールもかなりゆるいです。隙間時間でコツコツやるも良し、一気に詰め込むのも良し。自分の都合に合わせて自由に学べます。
今まで考える中で最も充実した学習時間でした。 そう言うと驚かれる方もいるかもしれませんが、社会人になり自主学習が当たり前になってからここまで手厚い教育はなかったと思います。 早朝に起きてこの学習に参加して、何度もメモを取り、英語、日本語繰り返して確認したことは自分にとって良い経験でした。これからも続けていきたいと思います。
#1.基礎知識コースは、「技術的観点」からは内容は非常に簡単でした。 ですがデータアナリストとしての目的を全体として捉えるのに、非常に有用でした。改めて何度もこの講座を見直して原点に戻ってきたいと思います。 加えてWeek5 最後の動画コメントが素晴らしく、これだけでも聴講の価値ありと思います。強くおすすめします！
今まで触れたことのない分析という分野の事に携わるためのきっかけとして、このコースを受講できたことをうれしく思います。まだ触れただけという程度の体になじみのない道具のようなものを持っているだけのような状態なので、これからその道具をうまく使いこなすことのできるように研鑽していきたいと思います。
想像以上の講義内容にびっくりしています。スプレッドシートは予想していましたが、SQL構文が最初から出てきたのには感動しました。最初はビデオ講義が冗長かなと思っていましたが、よくよく見ると包括的に理解するには必要な長さかと思います。更なるコースが楽しみです。
右も左もわからない初心者でしたが、授業がわかりやすくまた自分の自由な時間の使い方で学べるのでゆっくりながらも学べる事ができました
ポイントを抑えるためにノートに書いたり、実際に働いている先生の説明は刺激になりました
引き続き学んでいきます
一つ一つ順を追ってデータ分析について理解していくことができました。部分的に知っていることが繋がっていくようなことも多々あり、また誤った思い込みに気づくこともでき、とても有意義でした。
楽しかった。ところどころ日本語訳が不明瞭なところや、リンク先の動画が日本語に対応してなくて見れないなど、トラブルはあったけど、それも含めて楽しかった。
受講者のやる気を引き出させるカリキュラムとなっており、初めての内容でも分かりやすく励ましを受けながら受講できる。とてもよく出来ていると思った。
順を追って丁寧な解説がされているので助かります。復習しようと思った場合はすぐ該当項目を振り返れるので、自分のペースでできる事が魅力です。
動画と文章の構成が飽きないようになっていて、初学者でも無理のない難易度でした。
体系的にデータ分析を学ぶ教材として素晴らしいです。
授業内容が分かりやすく、テストやディスカッションなどの課題を実施することでスキルアップしていることを実感しやすいと感じました。
わかりやすく、刺激的で、自分で勉強しようという気持ちにさせてくれました。
自分自身でさらにいろいろなことを調べているところです。
少し説明がわかりにくいところもありますが、調べながら興味深く学べました。 より深く考察出来るよう、継続したいと思います。
データアナリティクスの基礎知識を習得することができた。初学者向けでわかりやすく、量、質ともにちょうど良いな内容だった。
I enjoyed learning data analysis a lot on this course.
決して簡単ではなかったが、体系的に学べることが分かり、とても良い気づきが得られてこれからがとても楽しみ！
基礎はとても大切です。実務を振り返るのにもとても有用です。しかも無料。いい時代になりましたね！
知識がまったくない状態から、基礎が学べ、とてもやりがいのある充実した内容でした！